【正文】 imization [A]. in: Proc. IEEE Int. Joint. Conf. Neural Network. [C], vol. 3, 2004, pp. 2309–2312. [18] 薛明志,左秀會(huì),鐘偉才 等. 正交微粒群算法 [J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), vol. 17, no. 12, 2005, pp. 29082911. [19] Campana E F, Fasano G, Pinto A. Dynamic system analysis and initial particles position in particle swarm optimization [A]. in: Proc. IEEE Swarm Intell. Symp. [C], May, 2006, pp. 202–209. [20] Eberhart R, Shi Y, Kennedy J. Swarm Intelligence [M]. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 2001. [21] Kennedy J. Small worlds and megaminds: Effects of neighborhood topology on particle swarm performance [A]. in: Proc. IEEE Congr. Evol. Comput. [C], Jul. 1999, vol. 3, pp. 1931–1938. [22] Kennedy J, Mendes R. Population structure and particle swarm performance [A]. in: Proc. IEEE Congr. Evol. Comput. [C], May 2002, vol. 2, pp. 1671–1676. [23] Suganthan P N. Particle swarm optimizer with neighbourhood operator [A]. in: Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) [C], Piscataway, NJ, 1999, 19581962. [24] Veeramachaneni K, Peram T, Mohan C, Osadciw L A. Optimization using particle swarms with near neighbor interactions [A]. in: Proc. Genetic and Evolutionary Computation (GECCO 2003) [C], vol. 2723, 2003, pp. 110–121. [25] Abraham A, Guo H, Liu H. Swarm intelligence: foundations, perspectives and applications [A]. Swarm Intelligent Systems, Studies in Computational Intelligence [C], N. Nedjah, L. Mourelle (eds.), Springer Verlag, 2006, . 致謝經(jīng)過(guò)半年的忙碌和工作，本次畢業(yè)設(shè)計(jì)已經(jīng)接近尾聲，作為一個(gè)本科生的畢業(yè)設(shè)計(jì)，由于經(jīng)驗(yàn)的匱乏，難免有許多考慮不周全的地方，如果沒(méi)有導(dǎo)師的督促指導(dǎo)，以及一起工作的同學(xué)們的支持，想要完成這個(gè)設(shè)計(jì)是難以想象的。他平日里工作繁多，但在我做畢業(yè)設(shè)計(jì)的每個(gè)階段，從外出實(shí)習(xí)到查閱資料，文獻(xiàn)綜述和外文資料翻譯修改，中期檢查，后期詳細(xì)設(shè)計(jì)，程序?qū)崿F(xiàn)等整個(gè)過(guò)程中都給予了我悉心的指導(dǎo)。他的治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)和科學(xué)研究的精神也是我永遠(yuǎn)學(xué)習(xí)的榜樣，并將積極影響我今后的學(xué)習(xí)和工作。附錄程序1當(dāng)。 %清除所有變量clc。 %將數(shù)據(jù)顯示為長(zhǎng)整形科學(xué)計(jì)數(shù)%給定初始條條件N=40。初始化群體個(gè)數(shù)D=10。 %初始化群體最迭代次數(shù)c11=2。 %學(xué)習(xí)因子2c12=。w=。 %設(shè)置精度（在已知最小值的時(shí)候用）%初始化種群個(gè)體（限定位置和速度）x=zeros(N,D)。for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn。 %隨機(jī)初始化速度 endend%顯示群位置figure(1)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot((D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),39。)。粒子39。初始位置39。第39。維39。 if(j9) tInfo=strcat(39。,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),39。)。b*39。grid on xlabel(39。) ylabel(39。) tInfo=strcat(39。維39。 if(j9) tInfo=strcat(39。,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),39。 end title(tInfo)endfigure(3)%第一個(gè)圖subplot(1,2,1)%初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）x1=x。%初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值p1=x1。for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D)。gbest1=1000。 gbest1=pbest1(i)。%浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j)) p1(j,:)=x1(j,:)。 end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:)。 end v1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)x1(j,:))+c21*rand*(g1x1(j,:))。 end gb1(i)=gbest1。c1= %g ,c2=%g39。title(TempStr)。迭代次數(shù)39。ylabel(39。)。v2=v。pbest2=ones(N,1)。end%初始化種全局最有位置和 最優(yōu)解g2=1000*ones(1,D)。for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:)。 endendgb2=ones(1,T)。 pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D)。 gbest2=pbest2(j)。 x2(j,:)=x2(j,:)+v2(j,:)。endplot(gb2)TempStr=sprintf(39。,c12,c22)。xlabel(39。)。適應(yīng)度值39。b）適應(yīng)度函數(shù)%適應(yīng)度函數(shù)（）function result=fitness(x,D)sum=0。endresult=sum。 %清除所有變量 clc。 %將數(shù)據(jù)顯示為長(zhǎng)整形科學(xué)計(jì)數(shù)%給定初始條條件N=40。初始化群體個(gè)數(shù)D=10。 %初始化群體最迭代次數(shù)c11=2。 %學(xué)習(xí)因子2c12=0。w=。 %設(shè)置精度（在已知最小值的時(shí)候用）%初始化種群個(gè)體（限定位置和速度）x=zeros(N,D)。for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn。 %隨機(jī)初始化速度 endend%顯示群位置figure(1)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot((D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),39。)。粒子39。初始位置39。第39。維39。 if(j9) tInfo=strcat(39。,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),39。)。b*39。grid on xlabel(39。) ylabel(39。) tInfo=strcat(39。維39。 if(j9) tInfo=strcat(39。,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),39。 end title(tInfo)endfigure(3)%第一個(gè)圖subplot(1,2,1)%初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）x1=x。%初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值p1=x1。for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D)。gbest1=1000。 gbest1=pbest1(i)。%浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j)) p1(j,:)=x1(j,:)。 end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:)。 endv1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)x1(j,:))+c21*rand*(g1x1(j,:))。 end gb1(i)=gbest1。c1= %g ,c2=%g39。title(TempStr)。迭代次數(shù)39。ylabel(39。)。v2=v。pbest2=ones(N,1)。end%初始化種全局最有位置和 最優(yōu)解g2=1000*ones(1,D)。for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:)。 endendgb2=ones(1,T)。 pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D)。 gbest2=pbest2(j)。 x2(j,:)=x2(j,:)+v2(j,:)。endplot(gb2)TempStr=sprintf(39。,c12,c22)。xlabel(39。)。適應(yīng)度值39。b）適應(yīng)度函數(shù)%適應(yīng)度函數(shù)（）function result=fitness(x,D)sum=0。endresult=sum。 %清除所有變量 clc。 %將數(shù)據(jù)顯示為長(zhǎng)整形科學(xué)計(jì)數(shù)%給定初始條條件N=40。初始化群體個(gè)數(shù)D=10。 %初始化群體最迭代次數(shù)c11=2。 %學(xué)習(xí)因子2c12=2。w=。 %設(shè)置精度（在已知最小值的時(shí)候用）%初始化種群個(gè)體（限定位置和速度）x=zeros(N,D)。for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn。 %隨機(jī)初始化速度 endend%顯示群位置figure(1)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot((D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),39。)。粒子39。初始位置39。第39。維39。 if(j9) tInfo=strcat(39。,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),39。)。b*39。grid on xlabel(39。) ylabel(39。) tInfo=strcat(39。維39。 if(j9)